# Nuovo protocollo multi‑agente azzera gli attacchi di prompt injection

> I ricercatori presentano multi‑CaMeL, un metodo di comunicazione che blocca gli attacchi indiretti di prompt injection nei sistemi gerarchici di agenti AI.

Oossa · 2026-10-06 · https://oossa.com/it/new-multi-agent-protocol-cuts-prompt-injection-attacks-to-zero

Un team guidato da James Peters‑Gill ha pubblicato il 6 ottobre 2026 uno studio su multi‑CaMeL, un protocollo che mantiene separate le istruzioni attendibili dai dati non attendibili quando gli agenti ne chiamano altri. Il metodo impedisce gli attacchi indiretti di prompt injection, che possono indurre un agente AI a eseguire comandi dannosi nascosti. Nei test, multi‑CaMeL ha ridotto il tasso di successo degli attacchi allo 0,0%, contro lo 0,2% di CaMeL per singolo agente e il 12,9% in assenza di protezioni. Il protocollo comporta un lieve costo in termini di prestazioni, che però diminuisce con l’impiego di modelli linguistici più grandi.

## I fatti

- Con multi‑CaMeL il tasso di successo degli attacchi scende allo 0,0% (studio, 6 ottobre 2026)
- Studio inviato il 5 ottobre 2026; tra gli autori figura James Peters‑Gill

## Perché conta

Gli sviluppatori di assistenti AI che usano strumenti possono affidarsi a multi‑CaMeL per bloccare i prompt dannosi nascosti quando gli agenti collaborano.

## Fonti e riferimenti

1. [Can CaMeLs Talk? Securing Multi-Agent Systems Against Indirect Prompt Injection Attacks](https://arxiv.org/abs/2610.05640) – arXiv cs.MA, 2026-10-06
2. [Where Rules End and Judges Begin: Measuring the Judgment Boundary in Multi-Agent Systems Security](https://arxiv.org/abs/2610.07657) – arXiv cs.MA, 2026-10-07

Ultimo aggiornamento: 2026-10-07